Otimizar a latência e a taxa de transferência dos modelos Deepseek-R1 nas instâncias da AWS GPU envolve várias estratégias que aproveitam os serviços da AWS, configurações de hardware e otimizações de modelos. Aqui está um guia detalhado para aprimorar o desempenho:
1. Escolha o hardware certo **
- Seleção de instância: a AWS oferece várias instâncias da GPU, como `ml.g5`,` ml.g6` e `ml.p4d`, cada um com diferentes tipos de GPU (por exemplo, nvidia A10G, L4, L40S e A100). Para modelos Deepseek-R1, instâncias como `ml.g6e.xlarge` e` ml.p4d.24xlarge` mostraram alto desempenho devido à sua poderosa GPUs e capacidade de memória [1] [4].- Contagem de GPU: Aumentar o número de GPUs por instância pode melhorar significativamente a taxa de transferência, permitindo o sharding do modelo em várias GPUs. Para modelos grandes como Deepseek-R1-Distill-LLAMA-70B, usando instâncias com 8 GPUs (por exemplo, `` ML.G6E.48XLarge`) é recomendado [4].
2. Técnicas de otimização do modelo **
-Destilação do modelo: usando versões destiladas de Deepseek-R1, como as variantes Deepseek-R1-Distill-Qwen e Llama, podem reduzir os requisitos computacionais, mantendo o desempenho aceitável. Esses modelos são menores e mais eficientes, tornando-os adequados para GPUs de ponta mais baixa [1] [3].- Quantização e precisão mista: técnicas como quantização e precisão mista (por exemplo, usando BFLOAT16) podem reduzir o uso da memória e melhorar a velocidade de inferência sem perda significativa de precisão [1].
3. Serviços e ferramentas da AWS **
- Amazon Sagemaker: Utilize o processo de implantação simplificado da Sagemaker para os modelos Deepseek-R1. Ele suporta abraçar a inferência de geração de texto do rosto (TGI), que simplifica a hospedagem e otimização do modelo [1].- DeepSpeed: Aproveite a tecnologia DeepSpeed para otimizar o uso de recursos em instâncias do EC2. Isso pode levar a um melhor desempenho com menos recursos, reduzindo os custos [2].
4. Escalabilidade e simultaneidade **
- Configurações de simultaneidade: Ajuste os níveis de simultaneidade com base nas necessidades do seu aplicativo. Maior simultaneidade pode aumentar a taxa de transferência, mas também pode aumentar a latência se não for gerenciada corretamente [4].-Scalação automática: implemente a escala automática usando serviços da AWS, como os recursos de escala interno do EC2 ou o Sagemaker para ajustar dinamicamente as contagens de instâncias com base nas demandas da carga de trabalho [6].
5. Otimize operações de entrada/saída **
- Comprimento do token de entrada: Avalie o desempenho de seus modelos com diferentes comprimentos de token de entrada. As entradas mais curtas geralmente resultam em tempos de inferência mais rápidos, enquanto entradas mais longas podem exigir instâncias mais poderosas [1] [4].- Comprimento do token de saída: Da mesma forma, o ajuste do comprimento do token de saída pode afetar o desempenho. Otimize esses parâmetros com base no seu caso de uso específico.
6. Otimização de custos **
- Tipos de instância: equilíbrio desempenho e custo selecionando tipos de instância que oferecem a melhor relação preço-desempenho. Por exemplo, as instâncias do G4 são observadas por sua relação custo-benefício nas cargas de trabalho da IA [2].- Instâncias e instâncias reservadas: use instâncias reservadas para cargas de trabalho previsíveis e instâncias de spot para trabalhos ou tarefas em lote, onde as interrupções são toleráveis para reduzir os custos [3].
Ao implementar essas estratégias, você pode otimizar significativamente a latência e a taxa de transferência dos modelos Deepseek-R1 nas instâncias da AWS GPU.
Citações:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://community.aws/content/2shgs4eqeekz32oozn7am5lngex/benefits-ofinstalling-deepseek-on-an-aws-ec2-stance?lang=en
[3] https://community.aws/content/2rhrji6cxba1iB5f3tjsfpadpxs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch infere-on-aws-graviton4?nang=en
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ibl5wr/how_much_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[6] https://community.aws/content/2siuccxq3fbz5ntfgtguzui90y2/deepseek-r1-guide-to-running-multiple-variants-on-aws
[7] https://huggingface.co/blog/deepseek-r1-aws
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[9] https://vagon.io/blog/a-tep-by-tep-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-de-desktops
